Cadenn

> @xiaozhangya 实在不行就别安装mish_cuda了，老老实实用pytorch实现的mish吧。 > 新建一个文件夹叫mish_cuda,里面放一个__init__.py文件，然后把这个mish_cuda放进 > E:\ProgramData\Anaconda3\envs\环境名称\Lib\site-packages > >  我安装成功了 但是效果也不是明显…… 需要在代码中加什么嘛？

> > https://drive.google.com/file/d/1aQKcCvTAl1uOWzzHVE9Z8Ixgikc3AuYQ/view > > 非常感谢！ 你好！你试过u3版本的yolov4吗？他好像不支持重新加载模型继续训练。有点坑

> resume training is not yet supported. 现在支持了吗？ 加载模型训练重新训练？

> 在[這裡](https://github.com/WongKinYiu/PyTorch_YOLOv4/blob/u5/train.py#L193)加上`ema.updates = start_epoch * nb // accumulate`就可以 这个您试过吗？ 原理什么呢？另外有u3版本的加载位置吗？ 谢谢

> 在[這裡](https://github.com/WongKinYiu/PyTorch_YOLOv4/blob/u5/train.py#L193)加上`ema.updates = start_epoch * nb // accumulate`就可以 下面两张图 就是使用您说的方法重新加载模型，但是随着训练继续进行 各项指标都在下降，很疑惑。模型能支持再次训练吗？这是一个很大的问题，做实验等于白做了  

> u3版還沒時間整理新的程式碼 之前我问过您 说的是u3、u5都是可用，我最近在做实验，发现了好多bug! 每次训练都会浪费很长时间呢。您能尽快解决u3这个bug吗？学了这么长时间了 也不想再去另换其他版本的代码了。急求！麻烦您了

> 保存时giou=1.4，map=0.47，再训练一个epoch变2，map变0.3 现在还在用这个版本的代码吗？

> u3版還沒時間整理新的程式碼 那u5版本加上那行确实可以重新加载保存的模型吗？ 如果可以就重新换这个版本学习了。

> 可以呀 > u3應該是加在192行 您可以測試 u3版本就是加载到这一行呀 那这样都不行 u5可行吗 现在没有多余的时间去整理这些原始模型上的bug了。 

> u5不是preview版 已測試可行 (u5_preview, u5_mish_preview未測試) > u3目前release的是preview版 我這本機已經改版 所以沒有測試過舊版 您好 我使用是这个版本的u3_preview的yolov4